(57)【要約】  方法およびシステムは、眼科手術を行う際に医師を支援する。本方法は、眼の少なくとも第１の部分の準リアルタイム画像を受信する工程を含む。眼の少なくとも第１の部分は、眼科手術の手術野を含む。推奨される次の領域および推奨される次の手順は、準リアルタイム画像および眼の計算モデルに基づいて判断される。推奨される次の手順の予想される次の結果は、準リアルタイム画像および計算モデルを使用して計算される。推奨される次の領域、推奨される次の手順および予想される結果は、医師に提供される。
2019526334.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
眼科手術を行う際に医師を支援する方法であって、
前記眼科手術の手術野を含む眼の少なくとも第１の部分の準リアルタイム画像を受信する工程と、
前記準リアルタイム画像および前記眼の計算モデルに基づき、推奨される次の領域および推奨される次の手順を判断する工程と、
前記準リアルタイム画像および前記計算モデルを使用して、前記推奨される次の手順の予想される次の結果を計算する工程と、
前記推奨される次の領域、前記推奨される次の手順および前記予想される結果を前記医師に提供する工程と
を含む方法。
【請求項２】
前記手術野を含む前記眼の少なくとも第２の部分の初期画像であって、初期手順のための初期領域を含む初期画像を受信する工程と、
前記初期画像を使用して、前記初期手順の初期の予想される結果を計算する工程と、
前記初期の予想される結果を前記医師に提供する工程と
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記医師が少なくとも１つの手順を行った後に前記受信、判断、計算および提供工程を反復的に繰り返す工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記準リアルタイム画像は、光学的干渉断層画像、超音波画像、高周波超音波画像、超音波生体顕微鏡検査法（ＵＢＭ）画像および三次元画像の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記準リアルタイム画像を捕捉する工程をさらに含む、請求項に記載の方法。
【請求項６】
前記準リアルタイム画像を捕捉する前記工程は、３０分以下の時間がかかる、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記準リアルタイム画像を捕捉する前記工程は、１０分以下の時間がかかる、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記準リアルタイム画像を捕捉する前記工程は、１分以下の時間がかかる、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記準リアルタイム画像を捕捉する前記工程は、複数の眼内圧における複数の準リアルタイム画像を取得する工程をさらに含み、前記推奨される次の領域および前記推奨される次の手順を判断する前記工程は、
前記複数の準リアルタイム画像に基づき、複数の領域におけるストレスレベルを判断する工程であって、前記複数の領域の第１の部分は、前記複数の領域の第２の部分より高いストレスを有する、工程と、
前記複数の領域の前記第１の部分および前記複数の領域の前記第２の部分を指示する工程と
をさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項１０】
前記計算モデルは、前記眼の機械的性質を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記眼科手術は、網膜上膜（ＥＲＭ）除去を含み、および前記推奨される次の手順は、ＥＲＭの推奨される切断を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
眼科手術を行う際に医師を支援する方法であって、
前記眼科手術の手術野を含む眼の少なくとも第１の部分の初期画像を受信する工程と、
初期の推奨される領域のための初期の推奨される手順を提供する工程と、
前記初期画像を使用して、前記初期手順の初期の予想される結果を計算する工程と、
前記初期の予想される結果を前記医師に提供する工程と、
前記医師が手順を行った後、前記眼の少なくとも第２の部分の準リアルタイム画像を提供する工程であって、前記眼の前記少なくとも第２の部分は、前記手術野を含み、前記準リアルタイム画像は、光学的干渉断層画像、超音波画像、高周波超音波画像、超音波生体顕微鏡検査法（ＵＢＭ）画像および三次元画像の少なくとも１つを含み、前記準リアルタイム画像を提供する前記工程は、その場で行われ、かつ１０分以下の時間がかかる、工程と、
前記準リアルタイム画像および前記眼の計算モデルに基づき、推奨される次の領域および推奨される次の手順を判断する工程と、
前記準リアルタイム画像および前記計算モデルを使用して、前記推奨される次の手順の予想される次の結果を計算する工程と、
前記推奨される次の領域、前記推奨される次の手順および前記予想される結果を前記医師に提供する工程と、
前記医師が少なくとも１つの手順を行った後、前記準リアルタイム画像を提供する工程、前記推奨される次の領域を判断する工程、前記予想される次の結果を計算する工程および前記推奨される次の領域を提供する工程を反復的に繰り返す工程と
を含む方法。
【請求項１３】
眼科手術を行う際に医師を支援するシステムであって、
前記眼科手術の手術野を含む眼の少なくとも第１の部分の準リアルタイム画像を提供する準リアルタイム画像捕捉ユニットであって、前記眼の画像を１０分以下の画像捕捉時間で捕捉する準リアルタイム画像捕捉ユニットと、
前記準リアルタイム画像および前記眼の計算モデルに基づき、推奨される次の領域および推奨される次の手順を判断する予測ユニットであって、前記準リアルタイム画像および前記計算モデルを使用して、前記推奨される次の手順の予想される次の結果も計算する予測ユニットと、
前記推奨される次の領域、前記推奨される次の手順および前記予想される結果を前記医師に提供するユーザインターフェースと
を含むシステム。
【請求項１４】
前記準リアルタイム画像捕捉ユニットは、前記手術野を含む前記眼の少なくとも第２の部分の初期画像であって、初期手順のための初期領域を含む初期画像も提供し、および
前記予測ユニットは、前記初期画像を使用して、前記初期手順の初期の予想される結果をさらに計算し、かつ前記初期の予想される結果を前記医師に提供する、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記準リアルタイム画像は、光学的干渉断層画像、超音波画像、高周波超音波画像、超音波生体顕微鏡検査法（ＵＢＭ）画像および三次元画像の少なくとも１つを含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１６】
前記準リアルタイム画像は、１分以下で捕捉される、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１７】
前記計算モデルは、前記眼の機械的性質を含む、請求項１３に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
人間の眼は、角膜と呼ばれる眼の透明な外側部分を通して光を透過および屈折され、水晶体を介してこの光を集束し、集束された光を、硝子体腔を介して網膜上に透過することによって見る。集束像の質は、限定されないが、眼の大きさ、形状および長さ、硝子体液の質、角膜および水晶体の形状および透明性を含む多くの因子に依存する。外傷、年齢、疾病および／または別の疾患が個人の視力を劣化させ得る。このような症状の治療は、眼科手術を含む。
【０００２】
例えば、自発的であるかまたは病気に起因するかのいずれかである硝子体腔の変化は、硝子体腔内に網膜上膜（ＥＲＭ）成長を生じさせ得る。ＥＲＭは、視力に悪影響を与えかつ網膜を引っ張り得る。網膜は、しわが寄り、最終的に裂け得る。これに対処するために、眼科手術がＥＲＭを除去するために行われ得る。
【０００３】
ＥＲＭ除去を行うために、医師は、眼を拡げて検査することによって眼底検査を行い得る。医師は、検査中に眼を撮影するかまたは眼の図を生成することもできる。手術が次にスケジュールされ得る。医師は、検査からの写真および臨床ノートに基づいて手術計画を作成し得る。手術計画は、検査中にＥＲＭが硝子体腔内のいずれの箇所に存在していたかを指示し、除去のためにＥＲＭに対して切断が行われ得る可能性の高い位置を示し得る。医師は、手術計画に部分的に基づいて手術を開始し、患者の現在の状態に基づいて進行し得る。
【０００４】
眼科手術が行われ得るが、眼の状態は、最後の臨床検査の時点と手術との間で著しく変化している場合がある。例えば、糖尿病性網膜症に関して、最後の検査と手術との間の期間内に相当な悪化があり得る。その結果、医師は、手術計画に対する変更をその場で行う必要があり得る。加えて、医師に提示される状況は、非常に複雑であり得る。したがって、ＥＲＭ除去または他の手順の出発点および／または手順内の次の工程を判断することが困難であり得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
したがって、必要とされるものは、手術を計画および実行する際に医師を支援する機構である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
方法およびシステムは、眼科手術を行う際に医師を支援する。本方法は、眼の少なくとも第１の部分の準リアルタイム画像を受信する工程を含む。眼の少なくとも第１の部分は、眼科手術の手術野を含む。推奨される次の領域および推奨される次の手順は、準リアルタイム画像および眼の計算モデルに基づいて判断される。推奨される次の手順の予想される次の結果は、準リアルタイム画像および計算モデルを使用して計算される。推奨される次の領域、推奨される次の手順および予想される結果は、医師に提供される。
【０００７】
本明細書に開示される方法およびシステムによると、医師は、次の手順の推奨だけでなく、次の手順の予想される結果も提供され得る。したがって、医師は、手術をより良好に準備しかつ行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】準リアルタイム画像を使用して、眼科手術中に医師を支援する方法の例示的実施形態を描写するフローチャートである。
【図２Ａ】手順の推奨および予想される結果を含む眼の準リアルタイム画像の例示的実施形態を描写する。
【図２Ｂ】手順の推奨および予想される結果を含む眼の準リアルタイム画像の例示的実施形態を描写する。
【図２Ｃ】手順の推奨および予想される結果を含む眼の準リアルタイム画像の例示的実施形態を描写する。
【図２Ｄ】手順の推奨および予想される結果を含む眼の準リアルタイム画像の例示的実施形態を描写する。
【図３】準リアルタイム画像を使用して、眼科手術中に医師を支援する方法の例示的実施形態を描写するフローチャートである。
【図４】準リアルタイム画像を使用して、眼科手術中に医師を支援する装置の例示的実施形態のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
例示的実施形態は、眼科手術を含む手術中に医師を支援する機構に関する。以下の説明は、当業者が本発明を行いかつ使用できるようにするために提示され、特許出願およびその要件に関連して提供される。本明細書で説明される例示的実施形態ならびに一般的原理および特徴に対する様々な修正形態は、容易に明らかになるであろう。例示的実施形態は、特定の実施形態において提供される特定の方法およびシステムの観点で主として説明される。しかし、本方法およびシステムは、他の実施形態において有効に動作する。「例示的実施形態」、「一実施形態」および「別の実施形態」などの語句は、複数の実施形態だけでなく、同じまたは異なる実施形態も指し得る。本実施形態は、いくつかの部品を有するシステムおよび／または装置に関して説明される。しかし、本システムおよび／または装置は、示されたものより多いまたは少ない部品を含み得、部品の配置およびタイプの変形形態は、本発明の範囲から逸脱することなくなされ得る。さらに、特定のブロックが描写されるが、これらのブロックの様々な機能は、異なるブロックに分離されるかまたは組み合わされ得る。例示的実施形態はまた、いくつかの工程を有する特定の方法に関連して説明される。しかし、本方法およびシステムは、異なるおよび／または追加の工程および例示的実施形態と矛盾しない異なる順番の工程を有する他の方法に関して有効に動作する。したがって、本発明は、示された実施形態に限定されるように意図されず、本明細書に記載の原理および特徴に整合する最も広い範囲を与えられる。
【００１０】
本方法およびシステムはまた、複数物よりむしろ単数物の観点で説明される。例えば、単数の準リアルタイム画像、推奨される次の領域、推奨される次の手順および予想される結果について論述される。当業者は、これらの単数形の用語が複数を包含することを認識するであろう。例えば、準リアルタイム画像は、１つまたは複数の準リアルタイム画像を含み得、予想される結果は、１つまたは複数の予想される結果を含み得、推奨される次の手順は、１つまたは複数の手順を含み得、次の手順は、１つまたは複数の次の手順を含み得る等である。
【００１１】
いくつかの実施形態では、本システムは、１つまたは複数のプロセッサおよびメモリを含む。１つまたは複数のプロセッサは、添付図面に記載されかつ以下に説明される処理を生成および制御するために、メモリ内に格納された命令を実行するように構成され得る。本明細書で使用されるように、プロセッサは、１つまたは複数のマイクロプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、コントローラまたは任意の他の好適なコンピュータ装置もしくはリソースを含み得、メモリは、限定されないが、磁気媒体、光媒体、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、着脱可能媒体または任意の他の好適なメモリ部品を含む揮発性または不揮発性メモリの形態を取り得る。メモリは、プロセッサによって実行されると、処理機能を含む任意のこのようなプロセッサ、メモリまたは部品に関して本明細書で説明される機能を実施するプログラムおよびアルゴリズムのための命令を格納し得る。さらに、本方法およびシステムの態様は、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む）またはソフトウェア態様とハードウェア態様とを組み合わせた実施形態の形態を取り得る。さらに、本方法およびシステムの態様は、少なくとも１つのプロセッサ上で実行されるソフトウェア部品であって、その上で具現化されるコンピュータ可読プログラムコードを有する１つまたは複数のコンピュータ可読媒体内で具現化され得るソフトウェア部品の形態を取り得る。
【００１２】
本方法およびシステムは、眼科手術を行う際に医師を支援する。本方法は、眼の少なくとも第１の部分の準リアルタイム画像を受信する工程を含む。眼のこの部分は、眼科手術の手術野を含む。推奨される次の領域および推奨される次の手順は、準リアルタイム画像および眼の計算モデルに基づいて判断される。推奨される次の手順の予想される次の結果は、準リアルタイム画像および計算モデルを使用して計算される。推奨される次の領域、推奨される次の手順および予想される結果は、医師に提供される。
【００１３】
図１は、準リアルタイム画像を使用して、眼科手術中に医師を支援する方法１００の例示的実施形態を描写するフローチャートである。簡潔さのために、いくつかの工程は、省略され得、交互配置され得、別の順番で行われ得、かつ／または組み合わされ得る。方法１００は、１つまたは複数のプロセッサ上で命令を実行する工程を含み得る。さらに、方法１００は、眼科手術に関連して説明される。しかし、方法１００は、他のタイプの手術に拡張され得る。
【００１４】
眼の少なくとも一部分の少なくとも１つの準リアルタイム画像が工程１０２を介して受信される。工程１０２における画像の受信は、別個の撮像システムから画像のデータを受信する工程、または方法１００を実行する本システムの一部分によって画像を捕捉する工程を含み得る。工程１０２は、医師のために画像をレンダリングする工程を含む必要はない。代わりに、工程１０２は、眼のデータを取得する工程を含む。準リアルタイム画像は、その場で捕捉される。換言すれば、準リアルタイム画像は、手術室内で捕捉される。さらに、準リアルタイム画像は、眼全体または眼の一部分を含み得る。しかし、医師が次の外科的処置を行うことを望む手術野は、準リアルタイム画像内に示される。準リアルタイム画像は、光学的干渉断層画像（ＯＣＴ）、超音波画像、高周波超音波画像、超音波生体顕微鏡検査法（ＵＢＭ）画像および／または他の画像を含み得る。したがって、本明細書で使用されるように、用語「画像」は、定量的走査を指し得る。したがって、準リアルタイム画像は、眼の容積または単に眼の断面を含み得る。いくつかの実施形態では、時間の進行を示すための映像または他の機構は、工程１０２において受信される準リアルタイム画像の一部であり得る。さらに、撮像技術の解像度は、医師が手術野内で眼の関連する特徴を見ることを可能にするのに十分である。準リアルタイム画像は、画像を捕捉するために使用される手順が手術中に行われるのに十分に速いため、「準リアルタイム」と称される。例えば、いくつかの実施形態では、画像は、３０分以下で提供され得る。いくつかのこのような実施形態では、画像を捕捉する工程は、１０分以下で完了され得る。いくつかの実施形態では、準リアルタイム画像を捕捉する工程は、１分以下の時間を必要とし得る。
【００１５】
本明細書で使用されるように、画像を捕捉する工程は、任意の集束および／または他の処理が行われる工程を含み得る。例えば、準リアルタイム画像がストレス集中を指示することが望まれる場合、工程１０２は、患者の眼に対して異なる眼内圧（ＩＯＰ）で光干渉断層撮影（ＯＣＴ）を使用して、複数の準リアルタイム画像を取得する工程を含み得る。いくつかの場合、眼のＯＣＴ画像は、各ＩＯＰにおいて取得される。様々なＩＯＰは、低ストレス領域より高ストレス領域の様々な歪みを生じ得る。さらに、眼の特定の構成要素を薄層化するかまたは裂くことは、様々なＩＯＰにおいてより良好に指示され得る。高および低ストレス領域を指示する眼の単一の連結画像またはモデルは、以下に述べるように形成され得る。
【００１６】
推奨される次の領域および推奨される次の手順は、工程１０４を介して準リアルタイム画像および眼の計算モデルに基づいて判断される。眼の計算モデルは、眼の一部分に特徴的なデータだけでなく、患者に特有のデータも含み得る。例えば、工程１０２において受信される準リアルタイム画像または患者の眼の手術前画像は、眼の様々な構成要素の大きさおよび／またはＥＲＭなどの特徴の予想される場所を判断するために使用され得る。このようなデータは、患者に特有であり得る。計算モデルは、眼内のいくつかの組織の抗張力などの眼の機械的性質も含み得る。このようなデータは、様々な患者全体にわたる組織に特徴的であり得る。いくつかの実施形態では、眼の有限要素分析法（ＦＥＭ）モデルが生成され、眼の計算モデルとして使用され得る。
【００１７】
したがって、工程１０４の一部として、工程１０２において受信された準リアルタイム画像のデータが処理される。例えば、特定の領域内のストレスは、様々なＩＯＰにおいて準リアルタイム画像データ内に見られる歪みから判断され得る。同様に、様々な領域内の高ストレスに起因する条痕、折り目、薄膜化、断裂および／または他の問題は、取得されたデータと、どのように眼が挙動すると予想されるかを指示し得る計算モデルとに基づいて判断され得る。
【００１８】
工程１０４における推奨される次の領域および次の手順の判断は、手術野内の高ストレスまたは他の問題の領域を識別する工程を含み得る。例えば、工程１０４は、高ストレス下の組織の近傍および／または薄層化組織の近傍の矢印のデータを生成する工程も含み得る。工程１０４は、眼の視覚的モデルを生成する工程も含み得る。例えば、１つの色（例えば、赤）は、高ストレス領域または網膜裂孔近傍領域に関して選択され得、別の色（例えば、青色）は、低ストレス領域に関して選択され得る。したがって、より問題でありかつ／または次の手順のための可能性の高い候補である領域が判断される。
【００１９】
いくつかの実施形態では、工程１０４は、特定の推奨される手順を明示的に判断する工程を含み得る。しかし、一般的に、推奨される手順は、進行中に特定の手術に関して知らされる。例えば、ＥＲＭ除去に関して、次の手順は、通常、ＥＲＭの断面を切断することである。したがって、高ストレスの領域をハイライトすることが本質的に次の手順（切断）を指示し得る。
【００２０】
推奨される次の手順の予想される次の結果も、工程１０８を介して準リアルタイム画像および計算モデルを使用して計算される。例えば、ＥＲＭ除去に関して、特定の推奨される領域における次の推奨される手順（切断）は、その領域内のストレスを解放する。この手順は、その位置内のＥＲＭの解放も生じ得る。したがって、工程１０８は、その領域内のストレスの解放に対する周囲組織の反応を判断するために眼の計算モデルを使用する工程を含む。例えば、ＥＲＭは、特定の方向に移動することが予想され得る。工程１０８は、この反応をモデル化する。
【００２１】
推奨される次の領域、推奨される次の手順および予想される結果は、工程１０８を介して医師に提供される。工程１０８の一部は、様々な時間に行われ得る。例えば、推奨される次の領域および推奨される次の手順は、工程１０４において生成された準リアルタイム画像またはモデルをレンダリングすることによって行われ得る。例えば、矢印は、推奨される次の領域および／または手順を指示するために高ストレス下の組織の近傍および／または薄層化組織の近傍に置かれ得る。代わりに、準リアルタイム画像は、医師が画像を解析することを可能にするために単純にレンダリングされかつ医師に示され得る。工程１０８は、工程１０４において生成された眼の視覚的モデルをレンダリングする工程も含み得る。例えば、画像は、高ストレス領域または網膜裂孔近傍の領域を１つの色（例えば、赤色）で、および低ストレス領域を別の色（例えば、青色）でレンダリングし得る。したがって、より問題でありかつ／または次の手順のための可能性の高い候補である領域が指示される。外科医は、異なる色の特定の高ストレス領域を有する眼のモデルを示され得るか、またはそうでなければ指示され得る。予想される結果を医師に提供する工程は、受信された入力に応じて行われ得る。例えば、特定の推奨される領域が選択される場合、（工程１０６において計算された）その領域において推奨される手順を行うことの予想される結果は、工程１０８において提供される。したがって、工程１０８は、工程１０６において計算された眼のモデルをレンダリングする工程を含み得る。
【００２２】
方法１００の出力は、例えば、図２Ａ〜２Ｄを介して見られ得る。図２Ａ、２Ｂ、２Ｃおよび２Ｄは、手順の推奨および予想される結果を含む眼２００の準リアルタイム画像およびモデルの例示的実施形態を描写する。図２Ａ〜２Ｄは、原寸に比例しておらず、説明の目的のみのものである。したがって、特定の患者、症状または反応は、図２Ａ〜２Ｄに示されるように意図されない。図２Ａは、眼の画像２００を描写する。角膜２０２、水晶体２０４、虹彩２０６、瞳孔２０８、硝子体腔２１０および網膜２２０が説明の目的のために示される。硝子体腔２１０内の領域２３０は、ＥＲＭ、高ストレスまたは他の問題の領域であり得る。説明の目的のために、領域２３０は、ＥＲＭ２３０であると仮定する。画像２００は、手術の直前にまたは手術中の何らかの時点で撮影された準リアルタイム画像またはその一部であり得る。代わりに、画像２００は、期せずして眼の状態を表し続ける以前に撮影された手術前画像であり得る。
【００２３】
図２Ｂは、矢印によって指示される推奨される領域２３２および２３４を有する眼の画像２００を描写する。推奨される領域２３２および２３４は、高ストレス領域および／またはＥＲＭ２３０が網膜２２０を引っ張っている領域であり得る。画像２００は、純粋にモデルであり得、またはハイライトされた推奨される領域２３２および２３４を有する図２Ａに示す画像２００であり得る。ＥＲＭ２３０が除去されるため、推奨される手順（ＥＲＭ２３０を切断する）が必然的に知らされる。画像２００’は、医師が見るグラフィックディスプレイ上でレンダリングされ得る。他の実施形態では、推奨は、別の方法で提供され得る。
【００２４】
図２Ｃは、画像２００’、すなわち推奨される領域２３２のための推奨される手順の予想される結果を描写する。したがって、画像２００’は、切断が領域２３２において行われた場合の眼のモデルであると考えられ得る。分かるように、ＥＲＭ２３０’は、領域２３２から後退し、形状を変化し、回転するようにモデル化される。様々なストレスに対する形状および／または位置の他の変化がモデル化され得る。画像２００’は、医師が領域２３２を選択することに応じて医師が見るためにグラフィックディスプレイ上でレンダリングされ得る。他の実施形態では、予想される結果は、別の方法で提供され得る。
【００２５】
図２Ｃは、画像２００’’、すなわち推奨される領域２３４のための推奨される手順の予想される結果を描写する。したがって、画像２００’’は、切断が領域２３４において行われた場合の眼のモデルであると考えられ得る。分かるように、ＥＲＭ２３０’は、領域２３４から後退し、形状を変化し、回転するようにモデル化される。様々なストレスに対する形状および／または位置の他の変化がモデル化され得る。画像２００’’は、医師が領域２３４を選択することに応じて医師が見るためにグラフィックディスプレイ上でレンダリングされ得る。他の実施形態では、予想される結果は、別の方法で提供され得る。
【００２６】
方法１００を使用して、外科医は、手術を眼に対してより良好に行うことができ得る。例えば、手術の直前に、方法１００は、眼に関する最新情報を提供し、それらの手術計画が依然として適切であるかどうかを医師に示すために使用され得る。そうでなければ、外科医は、異なる方法で進めることを選択し得る。１つまたは複数の手順（例えば、切断）が手術の一部として行われた後、方法１００は、反復され得る。したがって、外科医は、眼が予想通りに反応しているかどうかを判断し得、手術計画に対する逸脱に合わせて調整することができ得る。外科医は、特定の手順前に眼がどのように反応すると予想されるかの一般的な考えも有し得、適切な選択肢をより良好に選択することができ得る。したがって、医師が手術を行う能力が改善される。方法１００は、外科医が、非常に複雑でありおよび／または手術計画の形成後に著しく修正された状況を提示される場合に特に有用であり得る。したがって、方法１００は、比較的速く進行し、かつ／または外科医に複雑な病状を提示する糖尿病性網膜症もしくは増殖性硝子体網膜症などの症状に対して特別な実用性を有し得る。したがって、医師が手術を行う能力が改善される。
【００２７】
図３は、準リアルタイム画像を使用して、眼科手術中に医師を支援する方法１５０の例示的実施形態を描写するフローチャートである。簡潔さのために、いくつかの工程は、省略され得、交互配置され得、別の順番で行われ得、かつ／または組み合わされ得る。方法１５０は、１つまたは複数のプロセッサ上で命令を実行する工程を含み得る。さらに、方法１５０は、眼科手術に関連して説明される。しかし、方法１５０は、他のタイプの手術に拡張され得る。
【００２８】
眼の少なくとも一部分の少なくとも１つの初期画像が工程１５２を介して受信される。工程１５２における画像の受信は、別個の撮像システムから画像のデータを受信する工程、または方法１５０を行う本システムの一部分によって画像を捕捉する工程を含み得る。したがって、工程１５２において受信される画像は、準リアルタイム画像であり得るが、必ずしもそうである必要はない。工程１５２において受信される画像は、ＯＣＴ、超音波画像、高周波超音波画像、ＵＢＭ画像および／または別の三次元画像を含み得る。
【００２９】
推奨される初期領域および推奨される初期手順は、工程１５４を介して初期画像および眼の計算モデルに基づいて判断される。眼の計算モデルは、方法１００に関して上に論述された計算モデルに類似し得る。したがって、工程１５４の一部として、工程１５２において受信された初期画像のデータが処理される。例えば、特定の領域内のストレスは、初期画像データ内に見られる歪みから判断され得る。同様に、高ストレスに起因する条痕、折り目、薄膜化、断裂および／または様々な領域内の他の問題は、画像データおよび計算モデルに基づいて判断され得る。工程１５４は、上述の工程１０４に類似した方法で行われ得る。しかし、準リアルタイム画像であってもなくてもよい初期画像が使用される。いくつかの実施形態では、工程１５４は、特定の推奨される手順を明示的に判断する工程を含み得る。しかし、一般的に、推奨される手順は、進行中に特定の手術に関して知らされる。
【００３０】
初期手順の初期の予想される結果は、工程１５６を介して計算される。工程１５６は、上述の工程１０６に類似し得る。しかし、準リアルタイム画像であってもなくてもよい初期画像が使用される。初期の推奨される領域、初期の推奨される手順および初期の予想される結果は、工程１５８を介して医師に提供され得る。工程１５８は、工程１０８に類似している。したがって、眼の画像および／または眼のモデルが医師のために表示され得る。したがって、いくつかの実施形態では、この情報は、医師にグラフィック的に提供される。他の実施形態では、初期の推奨される領域、初期の推奨される手順および初期の予想される結果を提供する別の機構が使用される。
【００３１】
次に、外科医は、切断するなどの１つまたは複数の手順を行い得る。外科医は、工程１５８において提供された推奨を採用するかまたは別の手順を行うことを選択し得る。例えば、外科医は、異なる位置において切断を行うことを望み得る。外科医は、複数の手順も行い得る。
【００３２】
外科医が手順を行った後、眼の少なくとも一部分の少なくとも１つのその場の準リアルタイム画像が工程１６０を介して受信される。工程１６０における画像の受信は、別個の撮像システムから画像のデータを受信する工程、または方法１５０を行う本システムの一部分によって画像を捕捉する工程を含み得る。工程１６０は、医師のために画像をレンダリングする工程を含む必要はない。代わりに、工程１６０は、眼のデータを取得する工程を含む。したがって、工程１６０は、工程１０２に類似している。
【００３３】
推奨される次の領域および推奨される次の手順は、工程１６２を介して準リアルタイム画像および眼の計算モデルに基づいて判断される。工程１６２は、工程１０４に類似している。
【００３４】
推奨される次の手順の予想される次の結果も、工程１６４を介して準リアルタイム画像および計算モデルを使用して計算される。したがって、工程１６４は、その領域内のストレスの解放に対する周囲組織の反応を判断するために眼の計算モデルを使用する工程を含む。
【００３５】
推奨される次の領域、推奨される次の手順および予想される結果は、工程１６６を介して医師に提供される。工程１６６の一部は、様々な時間に行われ得る。例えば、推奨される次の領域および推奨される次の手順は、工程１６２において生成された準リアルタイム画像またはモデルをレンダリングすることによって行われ得る。予想される結果を医師に提供する工程は、受信された入力に応じて行われ得る。例えば、特定の推奨される領域が選択される場合、その領域において推奨される手順を行うことの予想される結果は、工程１６６において提供される。したがって、工程１６６は、工程１６４において計算された眼のモデルをレンダリングする工程を含み得る。
【００３６】
次に、外科医は、１つまたは複数の他の手順を実行することを許容され得る。例えば、１つまたは複数の他の切断が行われ得る。医師は、方法１５０において提供された推奨に従い得るが、必ずしもそのようにする必要はない。次に、工程１６０に戻り、眼が再走査され得る。次の工程および次の領域の推奨は、工程１６４において判断された新しい推奨の新しい走査および予想される結果によって判断され得る。これらの新しい推奨および新しい予想される結果は、工程１６６を介して医師に提供され得る。したがって、工程１６０、１６２、１６４および１６６は、外科医を支援するために反復的に繰り返され得る。これらの工程は、外科医が手順を行うたびに反復され得るが、必ずしもそうする必要はない。代わりに、工程１６０、１６２、１６４および１６６は、手術中の選択された時点で反復され得る。したがって、医師は、有用であるかまたは必要であると見なすときにのみ、これらの工程を反復することを選択し得る。
【００３７】
方法１５０を使用して、外科医は、手術を眼に対してより良好に行うことができ得る。方法１５０は、外科医の以前の情報（より古い初期画像）を使用し始め、かつ／または最近捕捉された準リアルタイム画像を使用することができる。したがって、医師は、自らの手術計画が依然として適切であるかどうかを判断し得る。１つまたは複数の手順が手術の一部として行われた後、工程１６０、１６２、１６４および１６６が行われ得るかまたは反復され得る。したがって、外科医は、眼が予想通りに反応しているかどうかを判断し得、手術全体にわたって自らの行為に合わせて調整することができ得る。外科医は、特定の手順前に眼がどのように反応すると予想されるかの一般的な考えも有し得、適切な選択肢をより良好に選択することができ得る。したがって、医師が眼科手術を行う能力が強化され得る。
【００３８】
図４は、準リアルタイム画像を使用して、眼科手術中に医師を支援する装置３００の例示的実施形態のブロック図である。簡潔さのために、いくつか部品のみが示される。加えて、図４において描写される部品は、ＯＣＴまたは他の撮像システムなどの単一装置内に一緒にパッケージ化され得る。代わりに、データ収集および処理の部分などのいくつかの部品は、別々に実装され得る。さらに、部品は、ハードウェアおよびいくつかの場合にはソフトウェアで実装され得る。また、図４に示すのは、調べられるサンプルの眼３０２である。
【００３９】
装置３００は、撮像システム３１０、コントローラ／プロセッサ３２０、予測ユニット３３０およびユーザインターフェース（Ｕ／Ｉ）３４０を含む。撮像システム３１０は、システム３００の残り部分と別個であり得る。したがって、撮像システム３１０は、破線によって接続されて示される。装置３００の一部である撮像システム３１０は、プロセッサ３２０によって制御される。作業者は、命令を入力し、Ｕ／Ｉ  ３４０からの出力を受信し得る。例えば、作業者は、撮像システム３１０によって走査される眼３０２の領域を設定し、その結果を見ることができ、またはそうでなければ命令を与えてシステム３００からの出力を受信することができる。いくつかの実施形態では、コントローラ／プロセッサ３２０は、眼３０２のＩＯＰまたは他の特徴を設定するシステムにリンクされるかまたはそれを制御する。したがって、コントローラプロセッサ３２０は、準リアルタイム画像捕捉を制御するために使用され得る。
【００４０】
予測ユニット３３０は、少なくとも部分的にソフトウェアで実現され得る。予測ユニット３３０は、撮像システム３１０からのデータを処理する。したがって、眼の画像データ３３２および計算モデル３３４が示される。計算モデル３３４の一部分は、メモリ内に格納され得、したがって図４に示される。例えば、計算モデル３３４のための患者のパラメータだけでなく、眼３０２の様々な部分の抗張力または密度の値も格納され得る。したがって、眼のＦＥＡモデルまたは他のモデルが生成および使用され得る。推奨／予想結果生成器３３６は、画像データ３３２を処理し、推奨される領域、推奨される手順および予想される結果を判断するために計算モデル３３４を使用する。任意選択的なレンダリング装置３３８を使用して、これらは、Ｕ／Ｉ  ３４０上で医師にグラフィック的に表示され得る。任意選択的なレンダリング装置３３８は、準リアルタイム画像データをＵ／Ｉ  ３４０上に単に表示するためにも使用され得る。したがって、装置３００は、眼３０２が手術中に走査およびマッピングされることと、眼のデータが処理されることと、眼３０２の推奨および予想される反応が判断されることとを可能にする。したがって、装置３００を使用して、方法１００および／または１５０が実施され得る。したがって、本方法１００および／または１５０の恩恵の１つまたは複数が実現され得る。
【００４１】
特に眼科手術の外科医を支援する方法およびシステムが説明された。本方法およびシステムは、示された例示的実施形態に従って説明された。当業者は、実施形態に対する変形形態があり得ることと、いかなる変形形態も本方法およびシステムの趣旨および範囲内に入るであろうこととを容易に認識するであろう。したがって、添付された請求項の趣旨および範囲から逸脱することなく多くの修正形態が当業者によってなされ得る。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ−Ｄ】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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